Séminaire Numapresse – atelier sur les Bases de données (18 décembre 2017)

La prochaine séance d’atelier Numapresse, consacrée aux Bases de données, aura lieu le 18 décembre 2017, de 15h-17h, à l’anticafé Olympiades (https://www.anticafe.eu/olympiades – sur la dalle Olympiades, accès depuis le métro 14: https://goo.gl/maps/zibzS3sJwiT2)

Nous discuterons des différents bases du projet (prosopographies, périodiques, acteurs et institutions, corpus) afin de définir clairement les besoins des différentes équipes (analyses d’exemples, brainstorming, définition des objectifs des équipes et des utilisateurs des bases). Olivier Lapointe présentera en vidéoconférence le site qu’il est en train de mettre au point pour le projet.

 

Identifier les rubriques de presse ancienne avec du topic modeling

Depuis vingt ans, les bibliothèques numériques ont multiplié les grands programmes de numérisation des archives de presse ancienne. Il est aujourd’hui possible de consulter en ligne n’importe quel numéro paru des principaux quotidiens français du XIXe et de la première moitié du XXe siècle. Il est même possible de les télécharger en masse : le corpus Europeana Newspaper propose ainsi des dumps massifs des principaux quotidiens européens (environ 5 go pour l’intégralité du Journal des débats de 1815 à 1940).

Ces ressources présentent des opportunités considérables pour la recherche. Tout en étant en eux même des objets de recherche de premier plan, les journaux généralistes agrègent également des “bases de données” périodiques permettant de récupérer les cours de la Bourse, les listes de spectacles, les nécrologies, les relevés météorologiques…

De l’inconvénient de lire au fil du texte…

Il y a cependant une contrainte non négligeable : les journaux sont numérisés “en masse”. Publicités, chroniques, reportages et débats parlementaires se fondent dans un fil textuel continu et imparfait. En règle général un mot sur dix n’est pas correctement restitué par les algorithmes de reconnaissance optique des caractères (OCR) ; cela descend jusqu’à un mot sur trois, voire sur deux, pour les publicités.

Cette confusion pénalise notamment les études ciblées de genres ou de rubriques journalistiques, mais aussi l’extraction de données ou d’informations spécifiques. Pour ma thèse consacrée à la chronique boursière, j’avais été ainsi contraint de séparer le corpus à la main. Pyllica pouvait certes récupérer automatiquement une page entière (généralement la page 3 et la page 4, lieu de localisation usuelle de la chronique). Au sein de cette page, rien ne dissocie la chronique du reste du texte : son titre en petites majuscules (“Bourse de Paris. Revue de la semaine”) est très mal retranscrit par l’OCR.

Il existe une solution à long terme : l’Optical Layout Recognition (soit la reconnaissance automatisée des agencements typographiques). À la différence des OCRs standards, la structure visuelle est également prise en compte ce qui permet de différencier d’emblée les articles, les tableaux, les images de presse1 … Malheureusement, pour obtenir l’OLR il est nécessaire de renumériser les corpus de presse (ce qui représente un investissement non négligeable…). Nous devrons encore composer avec de l’OCR standard pour les dix à vingts à venir…

Il y a pourtant un recours : miser sur la cohérence lexicale des rubriques  et genres. Le dispositif journalistique est en effet fondamentalement hétérogène et polyphonique. Il associe dans un même document des textes écrits par des rédacteurs distincts et ayant des objets et des thématiques nettement différenciés. Sans avoir aucune idée du découpage visuel originel du journal, un algorithme pourrait le restituer en détectant ces “signatures” lexicales, nées de l’emploi préférentiel, voire exclusif, de certains mots.

(Re)Construire les rubriques

Il existe une méthode pour repérer spontanément ces cohérences : le “topic modeling”, soit, littéralement, le “modelage” de sujets ou thématiques récurrentes. Concrètement, le chercheur indique d’emblée un nombre prédéfini de “topics” à retrouver : l’algorithme tente ensuite de définir un arrangement optimal entre les mots et les documents pour faire émerger un découpage structurel et régulier.

J’ai mené plusieurs tests concluants de “topic modeling” dans le corpus d’Europeana Newspaper. J’ai eu ici recours à plusieurs extensions du langage statistique R (en particulier “topicmodels” et l’excellent “tidy text”) ainsi qu’à un script python ad hoc pour faire un peu de nettoyage en amont (notamment pour supprimer les variations syntaxiques/verbales et ne garder que les lemmes, ainsi que pour limiter la part des erreurs OCR en ne gardant que les termes ayant plus de cinq occurrences). Je reviendrai dans un billet ultérieur sur la marche à suivre : venons-en tout de suite à l’essentiel.

Le graphe ci-dessous représente les principaux mots associés à douze “sujets” reconstitués à partir des paragraphes du journal Le Matin pendant une partie de l’année 19052 .

Principaux sujets (“topics”) repérés dans Le Matin

Comme on le voit les sujets n’ont aucune identité spécifique : ce sont juste des numéros. Par contre, en fonction des termes associés, ils correspondent manifestement à certaines thématiques ou certaines rubriques attendues. “Président, ministre, conseil” ressort nettement de l’actualité politique et “fr, côter, or, acheteur” du suivi des séances boursières. Toujours avec R, nous pouvons renommer ces numéros arbitraires en rubriques hypothétiques.

Essai de dénomination des sujets repérés dans Le Matin

Il s’agit là évidemment d’un premier essai d’interprétation personnel : autant il y a assez peu de doute pour la Bourse ou la Politique, autant certaines étiquettes (“professions” par exemple) restent très approximatives. C’est ici qu’intervient un premier mode de vérification très simple : identifier pour chaque sujet les documents (en réalité les “paragraphes”) ayant la plus forte probabilité d’attribution. Pour le reportage/étranger, cette dépêche du 3 janvier 1905 en lien avec la chute de Port-Arthur obtient une probabilité de 99,9% :

Visualiser l’architecture journalistique

Je pourrais ainsi effectuer une série de relectures manuelles des paragraphes identifié automatiquement pour affiner ma classification. L’extension tidy text de R permet d’envisager une procédure de vérification alternative : projeter la répartition des “sujets” dans les pages du journal. Les métadonnées (page, date de parution) sont en effet constamment maintenues. La liste des sujets attribués à chaque document peut ainsi prendre la forme suivante :

Sujets pour chaque document (avec date de parution, page, nombre de mots…). “Gamma” indique la probabilité d’attribution.

Dans la visualisation ci-dessous, chaque paragraphe du numéro du 1er janvier 1905 devient un petite section d’un grand rectangle : la page du journal (numérotée de 1 à 6). La couleur du paragraphe renvoie à un “sujet” identifié automatiquement (ordonné très approximativement selon ce que je m’attends à trouver en premier dans le journal) :

Répartition des “topics” dans l’exemplaire du Matin du 1er janvier 1905

D’emblée, la page 4 accroche l’œil. Elle est toute entière occupée par l’un des découpages les plus exotiques : les “professions”. Une consultation de l’exemplaire d’origine dans Gallica révèle que la page contient in extenso la liste des “palmes académiques” — sans doute un lointain ancêtre de la liste des résultats du baccalauréats.

Au-delà de la vérification des résultats du “topic modeling”, cette visualisation sert d’outil de navigation. Le fil continu du texte laisse place à des arrangements de structures discursives, certes hypothétiques mais néanmoins aptes à guider par anticipation la recherche — soit faire de la “lecture distante” au sens strict.

La même procédure peut en effet être appliquée à n’importe quel exemplaire. Un mois plus tard, le dispositif journalistique prend une tournure légèrement différente3 :

Répartition des rubriques dans Le Matin du 1er février.

La “politique” joue ici un rôle essentiel. Une consultation de l’exemplaire d’origine montre que l’actualité politique intérieure (les attentats anarchistes) a effectivement pris le dessus sur l’actualité internationale (la guerre russo-japonaise en janvier).

Il est possible de monter encore plus en abstraction et d’identifier l’enchaînement structurel des rubriques sur l’ensemble du corpus et de la période analysée. Malgré les divergences entre les visualisations du 1er janvier et du 1er février, il y a aussi quelques continuités marquées : le reportage/étranger se maintient sur la page 3 (consacré au dépêches : les “dernières nouvelles”) ; les annonces sont contenues sur la toute fin du journal (en page 6 : on parlait alors du “mur” des annonces).

Une autre méthode permet de modéliser ces enchaînements : les chaînes de Markov. Le réseau ci-dessous reproduit tous les passages d’une rubrique à l’autre dans la page du journal dès lors que la probabilité du passage excède 10% (les liens en tourbillon indique qu’une rubrique s’enchaîne avec elle-même). Nous voyons ainsi nettement que les annonce sont complètement isolées et n’interagissent quasiment pas avec les autres rubriques du journal.

Réseau des “topics” du Matin (avec des chaînes de Markov)

Le “topic modeling” comme outil expérimental

On perçoit ici la force et la faiblesse du “topic modeling” : il s’agit d’une restitution “spontanée” des cohérences lexicales.

Ce procédé fait émerger des découpages auquel je n’aurais pas forcément pensé (comme les “professions” que j’hésite encore à qualifier). Il invite à cultiver une approche critique des catégorisations usuelles des textes de presse qui ne sont pas universellement valides et ne se prêtent pas également à tous les corpus. Un autre test mené sur le Journal des débats en 1825 aboutit ainsi à des résultats bien différents :

Les principaux “topics” du Journal des débats en 1825

Même dans les cas où les rubriques se recoupent apparemment (comme pour la politique, la Bourse ou les annonces), l’identification repose sur un vocabulaire distinct. La définition-même de ce qu’est un énoncé “politique” varie grandement entre 1825 et 1905. La religion joue un rôle fondamental dans la terminologie du débat politique pendant la Restauration qu’elle n’a plus du tout 80 ans plus tard, alors que la République s’apprête à introduire le principe de laïcité.

Par compensation, les repérages sont fluctuants4 . Non seulement, nous n’obtenons pas exactement les mêmes rubriques d’un journal à l’autre, mais il suffit de changer très légèrement le corpus d’origine (en enlevant, par exemple, certains “mots vides” ou stop words) pour altérer les cohérences repérées.

Pour développer un dispositif d’identification automatisée des rubriques à grande échelle, il serait nécessaire de changer de méthode : adopter un modèle d’apprentissage supervisé. Au lieu de laisser l’algorithme définir de lui-même les agencements cohérents, ils sont prédéfinis en amont. Un corpus déjà classé de textes journalistiques indique ainsi un “état lexical” idéal du reportage, de la chronique boursière ou des publicités.

Les distant readers américains sont parvenus à d’excellents résultats avec cette méthode pour analyser l’émergence et la cohérence de grands genres littéraires. Ted Underwood a démontré que la science fiction et le roman policier disposent déjà d’une cohérence lexicale remarquable dès le XIXe siècle (soit bien avant leur institutionnalisation comme “genre”).

Probabilité d’attribution des romans de science fiction (Underwood)

Cette approche présente le risque évident de réifier une typologie qui étaient plus fluctuantes en pratique5 . Ce n’est néanmoins qu’avec ce référent “absolu” que nous pourrions comparer l’emprise de certaines rubriques dans différents journaux et repérer les phases successives de leur introduction et de leur expansion dans le texte journalistique.

À cet égard, le topic modeling aurait une vertu essentiellement expérimentale : éclairer en amont la définition des rubriques, pour s’assurer que l’on ne perd pas de vue certains découpages de facto fondamentaux.

  1. Voir l’excellente synthèse de Jean-Philippe Moreux sur les opportunités offertes par l’OLR []
  2. Avec Julien Schuh, nous considérons de plus en plus que le “paragraphe”, plus que l’article — souvent difficile à identifier — constitue l’unité d’analyse la plus propice à une lecture distante de la presse ancienne []
  3. L’outil de visualisation utilisé, “treemap” de R, ne gère pas l’ordre des pages : à défaut les numéros autorisent une comparaison []
  4. Pour une bonne évaluation critique des topic modeling côté humanités numériques, voir Underwood, Topic Modeling made simple just simple enough []
  5. Peut-être faudrait-il prévoir des modèles différents selon les décennies mais cela risque de représenter un travail conséquent []

La réimpression dans la presse francophone du 19e siècle (G. Pinson, J. Schuh avec P.-C. Langlais)

[Cet article a fait l’objet d’une communication de Guillaume Pinson et Julien Schuh lors de la journée d’étude « Bases de données et outils numériques : des révélateurs de l’imprimé et du littéraire », UQÀM (Montréal), 26 mai 2016, avec la participation de Pierre-Carl Langlais qui a écrit le code d’extraction de reproductions de textes dans les journaux numérisés.]

« Prenez un journal.

Prenez des ciseaux.

[…]

Découpez l’article.

Découpez ensuite avec soin chacun des mots […].

Agitez doucement.

[…]

Le poème vous ressemblera »

Tristan Tzara, « Pour faire un poème dadaïste »

Introduction : viralité et circulation médiatique

Notre réflexion vise à poser les bases méthodologiques, théoriques et pratiques à l’étude de la « viralité » dans la presse francophone au XIXe siècle, en faisant l’hypothèse que l’ère du journal transforme en profondeur les modalités d’existence des textes, en valorisant certaines formes, certains genres, certains thèmes pour leurs capacités à être reproduits dans des contextes variés. La mondialisation médiatique, qui connaît une phase de développement accéléré au XIXe siècle, engendre l’expansion de réseaux d’information interconnectés comme jamais dans l’histoire de l’humanité, inédits dans leur capacité à lier les lecteurs entre eux. Les développements du télégraphe et du chemin de fer dans le premier tiers du siècle, des lignes maritimes à la vapeur, la pose des premiers câbles sous-marins à partir de la fin des années 1850, le développement des agences de presse, l’organisation de plus en plus rigoureuse du travail de l’information, sont autant de transformations qui confirment cette interconnexion. Et dans ce processus se trouvent aussi engagés la littérature, les grands imaginaires sociaux et les sensibilités collectives, qui ne sont pas du tout extérieurs au système médiatique, comme s’ils arrivaient par surcroit. Bien au contraire : tout conduit à une culture médiatique qui va se trouver placée, par le fait même de cette interconnexion, en tension entre standardisation et recherche de l’écart, entre reproduction et innovation, entre le local et l’international ; la littérature a ainsi joué un rôle capital dans le développement du nouvel espace-temps de la modernité médiatique, elle a constitué une forme de traduction sensible de ces tensions, elle-même engagée aussi bien dans la part « industrielle » de l’écriture que dans son versant « autonomiste », un peu en retrait.

Or, il est difficile d’entrer à l’intérieur d’un tel système, de tenter de le comprendre et d’en analyser le fonctionnement. Par où commencer ? Que choisir dans la masse ? De toute évidence sur bien des points les frontières nationales ou régionales, même si elles demeurent historiquement importantes et s’imposent comme telles par les contemporains, doivent être dépassées. Les humanités numériques invitent à les faire éclater (ne serait-ce que par volonté par la suite de mieux y revenir), et à l’origine de cette attention mondialisée aux phénomènes médiatiques il y a sans doute le développement foudroyant ces dernières années des corpus de presse numérisés. Tout comme notre actuelle culture numérique, la culture médiatique est fondée sur le lien, et peut-être faut-il commencer par en comprendre le fonctionnement, la valeur, tenter de retourner à hauteur d’expérience des individus, tenter aussi de saisir les circulations et de les mesurer plus finement, plus systématiquement et moins intuitivement. L’une des hypothèses que l’on peut formuler est que cette culture du lien était loin d’échapper aux contemporains, et même qu’au contraire elle constituait un élément central de la valeur des objets médiatiques. Vers le milieu du XIXe siècle, alors que le journal quotidien modifiait partout en occident la vie sociale, politique, professionnelle, familiale, le lecteur voulait appréhender la place qu’il occupait dans le monde en se « connectant » à ses concitoyens par l’intermédiaire du journal. Une part de son expérience de lecture prenait sans doute son sens dans le fait qu’il savait avoir en main un journal qui se trouvait lui-même connecté à ce monde ; que ce journal n’était pas un objet clôt dans son texte mais au contraire traversé de textes mis en circulation, échangés, recopiés, réimprimés, sautant de journal en journal. Exemple entre mille de ce premier système médiatique global dans sa dimension perçue au microscope (fig. 1), La Minerve de Montréal pouvait ainsi publier dans ses colonnes une petite actualité tirée du Courrier des États-Unis de New York, annonçant la publication des Mystères de Londres de Paul Féval à Paris dans le Courrier français, et son imminente réédition dans la Semaine littéraire. Un journal de Montréal se trouvait ainsi connecté à un journal parisien par l’intermédiaire d’un journal francophone new-yorkais. La valeur d’un tel entrefilet ne reposait peut-être pas tant seulement sur le « contenu » de l’annonce d’une publication dérivée de l’immense succès des Mystères de Paris, mais aussi sur le fait que le lecteur de Montréal, grâce à son journal, parvenait à se situer au sein du système médiatique, à prendre conscience de sa propre « localisation » à travers l’œuvre collective formée de la liaison des journaux entre eux.

Figure 1. La Minerve (Montréal), 4 janvier 1844.

Tel est donc notre projet : en nous situant à une échelle internationale, penser l’internationalisation de la culture médiatique francophone en nous situant sur l’axe nord-atlantique, que l’un des cosignataires de cet article a étudié de façon générale dans un ouvrage récent[1], et en appliquant les méthodologies de mesure de la « viralité » médiatique. Dans le cadre de la phase II du projet Médias 19, qui fait l’objet d’une demande ANR en France, nous souhaitons appliquer en effet la notion de viralité à un corpus de presse de France, de Belgique, du Canada et des États-Unis (New York et La Nouvelle-Orléans) (fig. 2; en rouge les villes considérées en priorité).

Figure 2. Le système médiatique francophone nord-atlantique.

Les outils numériques permettent désormais de plonger dans cette culture du lien qui implique de nouvelles formes rhétoriques, qui peuvent émerger de manière spontanée (certains textes circulant sans que leurs auteurs en aient conscience) ou consciente (une forme d’écriture viralisante), avec pour conséquence l’apparition de nouvelles formes de textes journalistiques aux statuts très divers (poèmes, contes, chroniques, listes…), qui partagent la particularité d’être repris, reproduits, découpés, fragmentés dans d’innombrables numéros de périodiques, à des échelles temporelles et géographiques souvent insoupçonnées. Le statut même des textes dans les journaux évolue en conséquence, les questions d’anonymat, de plagiat, de propriété littéraire prenant des dimensions nouvelles devant la possibilité d’une diffusion non prévisible et souvent invisible de fragments textuels. Plusieurs projets de repérage de la diffusion de textes dans la presse anglophone existent, et dans notre cas nous nous inspirons grandement de la méthodologie du projet « Viral Text » de Ryan Cordell, de l’université Northeastern. Cordell a fondé la première phase de son étude sur la presse américaine d’avant la guerre de Sécession, exploitant les bases de données de la presse numérisée à la Bibliothèque du Congrès ; l’algorithme développé permet de repérer, comme une recherche de plagiat, les innombrables réimpressions dans ce corpus, et de détecter les textes viraux ainsi que les réseaux de circulation[2]. Il est en train d’étendre son projet à une dimension internationale, celle de la presse publiée en anglais au XIXe siècle aux États-Unis, en Grande-Bretagne et en Australie notamment.

Notre projet voudrait transposer ces questions dans le domaine francophone, en analysant les conditions de production et de diffusion de ces textes, en proposant des typologies possibles (au niveau générique, formel, stylistique), entreprises nécessaires en amont d’une entreprise d’automatisation informatique du repérage des formes de viralité dans cette presse. Nous avons déjà effectué quelques plongées expérimentales, avec l’aide d’un jeune chercheur qui a soutenu une thèse très originale au Celsa de Paris-Sorbonne sur la chronique boursière dans la presse française du XIXe siècle, Pierre-Carl Langlais, que nous avons intégré à l’équipe. Exploitant les outils numériques qui nous intéressent, Pierre-Carl a aussi contribué à la réflexion fondamentale que nous effectuons dans ce projet.

Enjeux méthodologiques et techniques

Les bases de données de presse disponibles en ligne permettent déjà de vérifier de manière empirique la pertinence de ce concept de viralité. Le site Retronews (http://www.retronews.fr), qui reprend les numérisations de plusieurs titres de presse française de Gallica en rajoutant divers outils de recherche (étiquetage fin du contenu textuel, structuration par article…) ou le moteur de recherche d’Europeana newspaper (http://www.theeuropeanlibrary.org/tel4/newspapers) nous ont offert un premier terrain d’expérimentation par la recherche de mots clefs récurrents dans les numéros de périodiques numérisés.

L’exemple de la diffusion des « bons mots » ou des phrases célèbres se prête particulièrement bien à des vérifications de ce type. En travaillant sur la circulation du discours anarchisant à la fin du XIXe siècle, nous avons ainsi pu prendre l’exemple d’une phrase prononcée par Laurent Tailhade, poète pamphlétaire du Mercure de France, en réponse à la question d’un journaliste qui l’interrogeait sur l’attentat de Vaillant à la Chambre des Députés le 9 décembre 1893 : « Qu’importent les victimes, si le geste est beau[3] ? » Cette réponse, publiée initialement dans Le Journal du 10 décembre, est immédiatement reprise et citée à de nombreuses reprises dans la presse de l’époque : lapidaire, rythmée comme un alexandrin, paradoxale, choquante, elle a tout pour devenir virale (fig. 3). La presse française et internationale la reprend des dizaines de fois ; elle devient un cliché de l’histoire de l’anarchisme. Mais, comme souvent dans ce type de diffusion, cette phrase est déformée, citée de seconde main, traduite maladroitement : la « viralité » implique ces déformations, liées à la décontextualisation de ces fragments textuels. L’information circule sans retour aux sources, de manière rhizomique.

Figure 3. Diffusion virale de la phrase de Laurent Tailhade dans la presse française.

On ne peut s’empêcher de comparer ces formes de diffusion et de réappropriation aux formes que prend la diffusion de l’information dans notre culture numérique. Les objets culturels sur internet prennent d’emblée un caractère interactif : ils affichent leur viralité, la possibilité de les rediffuser par le biais de boutons de partage sur les réseaux sociaux. Mais les formes plus anciennes n’étaient pas moins interactives, et leur matérialité conduisait à certaines formes de diffusion, de reproduction, de citation, de remédiation[4]. Plutôt que de twitter une phrase, on la mémorisait pour la citer en société ou la placer dans un article ; plutôt que de partager un LOLCAT, on faisait des albums de chromos. Les contraintes du périodique entraînent l’apparition de formes de textes et d’images adaptés à ces processus de dissémination non contrôlée. Ces nouvelles modalités d’utilisation des textes s’incarnent dans une forme particulièrement parlante : la coupure de presse.

La pratique de la coupure de presse symbolise les nouvelles normes de production et d’utilisation des textes dans les périodiques : courts, décontextualisables, fonctionnant en série. De véritables industries remplissant le rôle des « alertes Google » apparaissent à cette époque. La revue symboliste La Plume du 15 février 1892 publie ainsi une réclame pour une entreprise, « Le Courrier de la Presse », qui se charge de découper des articles dans tous les journaux pour les fournir aux écrivains et artistes qui s’abonnent au service (fig. 4) : toute mention de leur nom leur sera communiquée par un bureau de lecteurs professionnels, disposant d’une liste de mots clefs à rechercher dans les journaux internationaux qu’ils découpent pour leurs clients. De véritables pratiques de veille médiatique se mettent en place, les textes sélectionnés pouvant faire l’objet d’une réappropriation dans une presse autophage. On assiste à l’émergence d’une culture médiatique de la réappropriation qui transforme les modalités de l’imitation, de la réécriture, de la transtextualité, les conditions de l’originalité…

 

Figure 4. Page de réclame, La Plume, 15 février 1892, n.p.

L’analyse empirique de ces pratiques, par la recherche de mots clefs dans les bases existantes, ne fonctionne que pour des exemples isolés. Comment analyser ces objets qui apparaissent à une échelle temporelle, géographique, textuelle extrêmement large ? Nous avons envisagé au départ la construction de corpus textuels extrêmement structurés : encodage en TEI, selon un schéma élaboré en interne, avec des textes entièrement relus, nettoyés, étiquetés… C’est le choix opéré par exemple par le projet OBVIL (http://obvil.paris-sorbonne.fr). On se heurte cependant rapidement à la question de la possibilité matérielle d’établir une telle base : le corpus représente des millions de pages. D’où le choix d’une autre option : plutôt que de créer un corpus adapté, adapter les corpus numérisés disponibles à nos besoins, en créant des outils permettant de nous approprier des résultats malgré la multitude de formats disponibles, malgré les manques et les erreurs de numérisation.

Ce choix impliquait la question de la mise à disposition des données pour la recherche. Une institution comme la BnF, financée par l’État et l’Union européenne, avec une mission de mise à disposition au public du patrimoine imprimé français, a une attitude paradoxale concernant la diffusion des savoirs : Gallica permet d’accéder à beaucoup de documents libres de droit, mais les conditions de leur réutilisation sont souvent très contraignantes, et les utilisateurs ne disposent pas d’API permettant d’interroger les données comme ils le souhaitent, ni de dépôts de données brutes. La notion anglo-saxonne de copyright est souvent utilisée par les institutions pour affirmer une propriété sur les images et données issues du traitement de documents libres de droits[5] ; le site retronews, établi à partir de numérisations de presse dans Gallica, montre à quel point la volonté (souvent politique) de rentabiliser ces investissements conduit à proposer des sites à moitié libres, avec un contenu premium payant permettant la réutilisation des données ou un accès plus large. Les débats actuels en France autour de la possibilité d’utiliser pour la recherche les métadonnées montrent à quel point l’idée d’une propriété de ces objets est prégnante. Gallica, par conséquent, n’offre pas tous les outils d’appropriation de ses numérisations que l’on pourrait espérer : on peut télécharger les documents un par un, en mode image ou texte si disponible, en cochant à chaque fois une case indiquant la responsabilité légale de l’utilisateur, mais en aucun cas télécharger l’ensemble du contenu d’un périodique par exemple.

Pierre-Carl Langlais a développé plusieurs outils numériques que nous avons utilisés comme base et retravaillés pour contourner ces contraintes. Le premier de ces outils était le logiciel Pyllica, écrit en Python, qui permettait de récupérer automatiquement les textes ou les images de Gallica[6]. La nouvelle formule de Gallica les a rendus obsolètes, et nous avons réécrit le code en intégrant quelques options supplémentaires, permettant par exemple de sélectionner des images de meilleure qualité (Gallica bloque la qualité maximale qu’on peut télécharger gratuitement, alors qu’a été mis en place sur le serveur la norme IIIF permettant l’échange d’images de très haute définition – encore un exemple de paradoxe). Ces outils ont déjà permis de récupérer des collections de périodiques numérisés pour une analyse quantitative.

Mais toutes les institutions ne partagent pas la retenue de la BnF : Europeana newspapers a produit plusieurs API permettant d’interroger les métadonnées de ses collections de journaux européens, et surtout a commencé à mettre en ligne des collections entières de données, au format json, reprenant le contenu textuel des journaux, que l’on peut télécharger directement[7].

À partir de ces collections de données, Pierre-Carl Langlais a mis au point un autre logiciel en Python, qui permet de repérer les réimpressions de textes dans les corpus de presse[8]. À partir des corpus d’Europeana, on peut faire ressortir les reprises textuelles de manière plus ou moins précise. Le principe utilisé est le même que celui de Cordell : étant donné que la numérisation et l’océrisation de ces journaux produisent beaucoup de scories, il fallait être capable de repérer des reprises malgré les erreurs d’OCR ou les modifications apportées au texte (réécriture, coupures, etc.). En repérant les concentrations de termes identiques, le logiciel permet de présenter des réimpressions possibles. Cet outil n’est pas limité à la presse : en intégrant dans les corpus des ouvrages, on peut repérer les prépublications, et vérifier par exemple que le genre des « souvenirs littéraires » est essentiellement un genre médiatique, qui existe d’abord comme chronique dans la presse, avec les contraintes médiatiques que l’on imagine, avant d’être repris en volume (fig. 5).

Figure 5. Repérage de fragments textuels identiques dans la presse.

À la croisée de la théorie et de la pratique

Ce type d’outils est développé par plusieurs équipes. Les chercheurs du projet OBVIL ont ainsi développé des outils de repérage de réutilisation de textes dans des corpus restreints et déjà encodés, en reprenant les catégories de Genette concernant l’intertextualité et la transtextualité pour repérer deux phénomènes : « text reuse » and « approximate citations[9] ». Notre approche se voudrait plus expérimentale : plutôt que de poser des types de réappropriation textuelle et d’interroger un corpus déjà construit, nous souhaiterions développer une démarche permettant de faire apparaître des phénomènes auxquels nous n’avions pas forcément pensé. Il faut imaginer le développement d’outils numériques et d’outils méthodologiques de manière conjointe : les hypothèses que nous pouvons faire sur la notion de viralité, de réimpression, sur les rythmes de reproduction de textes dans la presse, sur leur réappropriation, dépendent étroitement des corpus disponibles, de la précision des outils utilisés, des choix de calibrage des algorithmes.

La question de la granularité de l’analyse est ici essentielle : peut-on repérer des mots viraux ? des tournures de phrase virales ? des configurations grammaticales ? des configurations rhétoriques (l’articulation de plusieurs types de paragraphes entre eux par exemple) ? Autant de questions qui ne trouveront de réponse que par des analyses de corpus très larges. Une fois que ces objets seront délimités, on pourra envisager de calculer l’indice de reproductibilité d’un objet discursif, à partir des caractéristiques qui accentuent ou diminuent ses chances de reproduction : quels objets font l’objet d’une réimpression, et pourquoi ? Quelles caractéristiques ont-ils en commun ? quels sont les rythmes de la réimpression, leur amplitude ? Pour cela, nous envisageons également d’articuler les phénomènes de réimpression avec d’autres bases de données en cours de constitution, comme des bases de personnel de presse, de lieux de sociabilité, de lieux de publication… Les relations entre périodiques, l’importance de tel ou tel écrivain dans le champ littéraire, doivent sans doute être prises en compte dans l’analyse de la diffusion virale des textes ; ces éléments doivent faire partie des métadonnées à intégrer dans nos corpus.

Un des grands problèmes de la construction de ces bases de textes numérisés est en effet celui de la standardisation et des choix de grilles de métadonnées que l’on applique sur des objets par nature très complexes[10]. À terme, nous souhaiterions développer un format permettant de nous réapproprier les bases textuelles de différentes institutions pour les mettre en forme selon un schéma XML pérenne sans perdre cette complexité. Pour créer ce type de base de données, on doit combiner plusieurs niveaux de métadonnées : METS (décrivant les données bibliographiques des objets et leur structuration interne), ALTO (le contenu textuel repéré par rapport à l’image de page), TEI (structuration fine du texte) et MODS (permettant de décrire la hiérarchie interne des articles, etc.) — processus désigné par les initiales OLR[11]. Europeana Newspapers a proposé un profil XML pérenne pour les périodiques, ENMAP[12] : Ce schéma permettra des recherches très fines (repérages des genres d’articles, des signatures, des titres…) ; mais pour que cette solution soit envisageable, nous réfléchissons au développement d’outils d’étiquetage automatisé des corpus par le biais de la reconnaissance de topics ou de repérages de régularités (mise en page, etc.). Pierre-Carl Langlais se propose de « sémantiser » les textes à partir des différentes dimensions textuelles (lexicales, grammaticales, formules récurrentes, etc.) pour reconnaître automatiquement des genres, voire observer l’émergence de genres nouveaux, de catégories de textes dont nous ne soupçonnons pas l’existence. On pourrait alors repérer des configurations discursives multiples, sans réduire la complexité des objets par un étiquetage par métadonnées en amont.

La viralité à la conscience des contemporains ?

Alors que nous progresserons dans ces travaux, il sera nécessaire de s’interroger sur la culture de la viralité, qui devrait permettre par exemple d’en éclairer les fonctions et les valeurs sur l’axe atlantique. De vraies questions surgissent : quelles sont les nouvelles qui traversaient l’Atlantique, quels microrécits collectifs pouvaient unir les communautés de lecteur des deux côtés de l’océan ? et inversement qu’est-ce qui ne « passait pas », était par exemple viral en Europe mais ne traversait pas l’Atlantique ? On a tendance à imaginer la viralité transatlantique dans le sens Est-Ouest, mais y-a-t-il un flux viral dans le sens inverse ? et qu’en est-il de l’axe nord-sud, Québec-La Nouvelle-Orléans ? Peut-on établir certaines grandes scansions chronologiques de ces déplacements, les croiser aux développements technologiques (le téléphone à partir de la fin du siècle par exemple, si notre projet remonte jusque-là) et à la professionnalisation du journalisme à travers par exemple l’importance croissante du rôle des correspondants de presse ?

Un autre enjeu « culturel » de la viralité sera de tenter d’en saisir les modes d’appropriation par les contemporains. Les travaux en big data engendrent nécessairement l’appel à une réflexion sur les expériences de réception ; lorsque nous présentons ce projet, on nous demande souvent si nous ne sommes pas en train de construire une sorte d’artefact quantitatif, du moins de repérer un phénomène certes tangible mais invisible aux lecteurs de l’époque, dont on peut difficilement apprécier la valeur, voire qui n’en avait pas beaucoup aux yeux des contemporains. Ces réticences ne nous semblent pas constituer une réfutation majeure de notre projet ; d’abord parce que ce sont d’abord notre propre réception, notre propre regard sur les objets médiatiques qui est peut-être largement faussé par les lunettes des mots-clefs et des noms d’auteurs connus, lesquels nous font entrer avec certains biais dans la culture médiatique du passé ; ensuite parce que la moindre fréquentation de la presse ancienne fait immédiatement surgir cette immense marqueterie de petits textes en circulation, de ces « paragraphes mobiles » qu’a très bien repérés Will Slauter dès la seconde moitié du XVIIIe siècle dans la presse européenne, mais jugés sans valeur par notre souci de repérer des écarts, de la nouveauté[13] ; enfin parce que le XIXe siècle a lui-même développé une réflexion sur la « viralité » et qu’il a été très tôt frappé par la puissance de la reproductibilité médiatique. Les scènes à cet égard son innombrables, souvent traduite par la figure du « coupeur de journal », comme le présente par exemple Edmond Texier en 1854 dans Paris-journaliste : « le coupeur de journal [est] une des chevilles principales, un des rouages importants de la grande machine de la publicité, […] chargé de faucher dans le champ de l’actualité tout ce qui lui paraît neuf ou intéressant. D’autres écrivent, lui colle[14]. » Et encore en 1924, André Baillon, dans un récit de souvenirs fictionnalisés, raconte la petite scène suivante à propos du secrétaire de rédaction :

À grands coups de ciseaux, M. Sinet découpe dans un journal peu lu deux colonnes d’articles :

  • Que faites-vous là, M. Sinet ?
  • Moi ? j’écris une étude[15].

Le collage hante l’imaginaire, au fond toute la théorie du discours social de Marc Angenot repose sur l’étude de ces vastes mouvements de « contamination » des discours entre eux, au sein desquels la pratique de la réimpression apparaît comme une manifestation « technologique » associée[16]. Et l’on pourrait aller chercher aussi dans la philosophie et la sociologique contemporaines la part de réversibilité que contient cette frénésie de la réimpression, celle qui fait que l’on considère ces circulations de formes et d’idées dans leurs effets sur la « contagion » mentale (la terminologie « virale » n’est pas loin), menant par exemple aux Lois de l’imitation que Tarde publie en 1890 et qui contient de nombreuses pages sur les effets du journal dans la constitution de vastes communautés de lecteurs dématérialisées.

Pour conclure, nous pouvons simplement revenir sur le terme même de viralité, et ce qu’il implique. Les discussions sur ce projet ont également fait émerger une méfiance terminologique du côté européen, méfiance que les collègues américains partagent moins : le caractère morbide de la notion de « viralité » conduit à l’écarter comme un phénomène relevant d’une maladie de la communication, dont l’exemple type serait le mème à l’âge d’internet, photographie de chat ou article au titre tapageur.

Le soupçon vient finalement des modalités mêmes de production et de diffusion de ces objets textuels (et graphiques) : l’idée d’une diffusion non hiérarchique, selon un modèle décentralisé, va contre nos manières habituelles de réfléchir à la diffusion de la culture (parce que notre modèle de la culture est celui d’une culture élitiste, validée et diffusée par un certain nombre d’institutions comme l’école, les musées, les bibliothèques…). L’intérêt de ce type de base de données provient précisément de l’effacement (partiel mais réel) de la hiérarchie culturelle traditionnelle par la construction d’un corpus non hiérarchisé, aussi bien du point de vue du choix des objets (on numérise en masse, indépendamment des considérations de valeur esthétique, historique…) que de celui de leur mise en forme (l’écrasement des données matérielles, certes problématique, est cependant une chance pour mettre sur le même plan des discours qui habituellement ne sont pas mis en communication, parce qu’ils sont tous réduits à des suites de chaînes de caractères).

On pourrait préférer le terme d’« objets culturels récurrents » (images, termes, modèles narratifs ou rhétoriques) pour désigner ces phénomènes, objets qu’il faudra analyser en prenant en compte les conditions de leur reproduction, aussi bien à un niveau matériel (quelles techniques de reproduction sont utilisées et comment l’évolution des techniques conditionne les réemplois), rhétorique (quelles formes prennent ces objets), historique (quels rythmes, quelles scansions, quelles relations avec les événements historiques), intellectuel (quel contexte permet la réinterprétation ou la réévaluation de certains objets), légal (quelles lois autorisent ou limitent ces réappropriations) qu’économique (quel est le coût de ces transferts) — autant d’éléments qu’il faudra réussir à intégrer aux bases de données, autant d’éléments qui forment une culture en soi, une culture de la remédiation qui est essentiellement médiatique et qui est peut-être tout simplement l’autre nom de la modernité.

Guillaume Pinson (U. Laval) et Julien Schuh (U. Paris Nanterre, IUF), avec la participation de Pierre-Carl Langlais (CELSA)

[1] Guillaume Pinson, La culture médiatique francophone en Europe et en Amérique du Nord, de 1764 à la veille de la Seconde Guerre mondiale, Québec, Presses de l’Université Laval, coll. « Cultures québécoises », 2016.

[2] Voir Ryan Cordell, « Reprinting, Circulation, and the Network Author in Antebellum Newspapers », American Literay History, vol. 27, Issue 3 Fall 2015, p. 417-445. URL : http://ryancordell.org/research/ reprinting-circulation-and-the-network-author-in-antebellum-newspapers/

[3] Propos recueillis par Paul Brulat, journaliste au Journal de Fernand Xau, lors du Banquet Rodin du 9 décembre 1893 et reproduits dans Le Journal du 10 décembre 1893, cité dans Gilles Picq, Laurent Tailhade ou de la provocation considérée comme un art de vivre, Paris, Maisonneuve et Larose, 2001, p. 341.

[4] Jay David Bolter et Richard Grusin, Remediation. Understanding New Media, Boston, MIT Press, 2000.

[5] Pierre-Carl Langlais, « L’inverse du piratage, c’est le copyfraud, et on n’en parle pas », Rue89, 14 octobre 2012, URL : http://rue89.nouvelobs.com/blog/les-coulisses-de-wikipedia/2012/10/14/linverse-du-piratage-cest-le-copyfraud-et-personne-nen-parle-228658

[6] On trouvera une description du logiciel à cette adresse : URL : http://prelia.hypotheses.org/441 Le logiciel est disponible sur GitHub, URL : https://github.com/Dorialexander/Pyllica

[7] URL: http://data.theeuropeanlibrary.org/download/newspapers-by-country/README.html

[8] Pierre-Carl Langlais, « Mining XIXth Century Periodicals : an Experimental Toolbox », URL : http://www.dhbenelux.org/wp-content/uploads/2016/05/55_Langlais_FinalAbstract_DHBenelux2016_long.pdf

[9] Jean-Gabriel Ganascia (LIP6), Pierre Glaudes (CELFF XVI-XXI), Andrea Del Lungo (ALITHILA), « Automatic Detection of Reuses and Citations in Literary Texts », Literary and Linguistic Computing, 2014, doi: 10.1093/llc/fqu020

[10] Voir http://dragonfly.hypotheses.org/909

[11] Il existe des guides méthodologiques

https://www.google.fr/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=2&ved=0CCsQFjABahUKEwjwxvXD4NDHAhXIbhQKHcAwDhg&url=http%3A%2F%2Fwww.digitizationguidelines.gov%2Fguidelines%2Fdigitize-technical.html&ei=3O_iVfDoGsjdUcDhuMAB&usg=AFQjCNHX_ijna3W6k4Efo-ch55mXqZB3Bw&sig2=y7lLdsJt4HhXpJnBNwVKIA&cad=rjt

[12] Décrit dans un document disponible à cette adresse : URL : http://www.europeana-newspapers.eu/wp-content/uploads/2014/08/D5.2-Europeana-Newspapers-METS-ALTO-Profile-ENMAP-DRAFT.pdf

[13] Will Slauter, « Le paragraphe mobile : circulation et transformation des informations dans le monde atlantique du xviiie siècle », Annales. Histoire, sciences sociales, vol. 76, no 2 (2012), p. 363-389.

[14] Edmond Texier, Paris-Journaliste, par les auteurs des Mémoires de Bilboquet, Série Les Petits Paris, Paris, Taride, 1854, p. 19-20.

[15] André Baillon, Par fil spécial. Journal d’un secrétaire de rédaction, Paris, Rieder et Cie, 1924, p. 68-69.

[16] Marc Angenot, 1889 : un état du discours social, Montréal / Longueuil, Éditions du Préambule, 1989, réédition sur Médias 19, URL : http://www.medias19.org/index.php?id=11003

Pyllica: un outil de récupération automatisée de données sur gallica.bnf.fr

[Billet publié initialement sur https://prelia.hypotheses.org/441]
Les numérisations de Gallica sont devenues des outils essentiels pour toute recherche sur les périodiques du XIXe siècle, mais les conditions d’accès aux fichiers du site ne sont pas les plus pratiques qui soient, surtout si l’on souhaite récupérer la totalité des numéros d’un périodique par exemple. Pierre-Carl Langlais, qui vient de soutenir une thèse brillante consacrée à la “La formation de la chronique boursière dans la presse quotidienne française“, avait déjà analysé le problème et proposé un “scraper”, un outil de récupération automatisée des fichiers textes de l’ancienne version de Gallica (voir son article “Peut-on faire du data mining sur Gallica”) permettant d’obtenir de larges corpus qu’on pouvait ensuite analyser avec des outils de statistique textuelle comme RTemis, Iramuteq, TXM, Tropes
Cette première version ne fonctionnait que sur des documents qui avaient fait l’objet d’une reconnaissance optique de caractères; depuis la mise en place de la nouvelle version de Gallica (que l’on avait pu tester sous le nom de Gallicalabs), cet outil ne fonctionnait plus.  Ayant besoin pour un projet d’un vaste corpus de revues numérisées sur Gallica, j’ai retroussé mes manches pour revoir le code original de Pyllica et proposer quelques outils supplémentaires, permettant par exemple de récupérer directement les images en haute qualité ou les pdf de n’importe quel document. Pierre-Carl Langlais a accepté de fusionner cette nouvelle version à Pyllica; elle est à présent disponible sur la page github du projet, où les étapes d’installation et les modalités d’utilisation des différents outils qui composent Pyllica sont exposées.  Je reprends ci-dessous ces éléments en rajoutant quelques images et explications.

Installation et usage

Pyllica est un programme en Python 3, qui fait appel à l’extension beautiful soup (plus d’informations par ici). Pour l’utiliser, vous devez avoir une version de Python à jour (cf. les recommandations officielles pour une installation sous Windows, Mac et Linux) et télécharger Beautiful Soup (sous Mac, avec la commande “$ pip3 install beautifulsoup4” dans le Terminal – sous Windows, c’est un peu plus complexe).

Pyllica se compose de quatre outils:

  • Pyllicalabs permet d’extraire les fichiers en texte brut de numéros de périodiques qui ont été océrisés, selon une fourchette définie par l’utilisateur;
  • Pyllicalabspdf permet d’extraire les pdf de numéros de périodiques;
  • Pyllicalabsjpg permet d’extraire les pages d’un document sous forme de fichier jpg, tif ou png, avec une qualité définie par l’utilisateur;
  • Pyllicalabsjpgpress permet de faire la même opération pour des numéros de périodiques.

Pour chacun des outils, il y a deux fichiers: un fichier contenant le programme, et un fichier d’instruction (commençant par le mot « action »). Pour utiliser un outil, il suffit de placer les deux fichiers dans un nouveau dossier et de modifier le fichier d’instruction en fonction des livres ou périodiques que l’on veut télécharger.

dossier_pyllica
Un dossier prêt pour le téléchargement.

Sous Mac, s’il y a des problèmes d’encodage du texte au moment de l’utilisation des outils, il ne faut pas cliquer sur le fichier d’instruction pour le lancer mais démarrer IDLE depuis le Terminal ($ idle3) et faire Fichier > Ouvrir pour lancer l’action.

Pyllicalabs

On place les deux fichiers (pyllicalabs.py et actionpyllicalabs.py) dans un dossier, et on modifie le contenu du fichier actionpyllicalabs en fonction des numéros du périodique qu’on veut télécharger:

textpress(url="http://gallicalabs.bnf.fr/ark:/12148/cb32817642h/date", 
        title="lemoderniste", 
        year=1889, 
        month=5, 
        day=25, 
        item=52, 
        rate=7, 
        lastpage=11)

La fonction comprend les commandes suivantes :
url: on indique l’adresse sur Gallica de la page du périodique indiquant toutes les années disponibles (cette adresse doit finir par “date”).
title: on choisit un titre qui sera indiqué dans le nom du fichier.
year, month, day: la date du premier numéro qu’on souhaite télécharger.
item: le nombre de fichiers qu’on veut récupérer.
rate: le nombre de jours entre chaque numéro – cela fonctionne bien pour les quotidiens (on indique 1), les hebdomadaires (on indique 7); en cas de problème, on peut inscrire 1 et préciser dans “item” le nombre total de jours dans la période qu’on veut télécharger (par exemple, pour un an on inscrira 365), cela permettra d’être certain de télécharger tous les numéros, même si cela produit des erreurs (les dates sans numéros).
lastpage: avec la nouvelle version de Gallica, la numérotation des pages n’est pas importante, on peut laisser cet élément tel quel.

Une fois le fichier action modifié, on l’ouvre avec Python et on lance le script (sous Mac, Run > Run module).

La dernière version intègre des règles en cas d’exception: si l’outil ne trouve pas un des numéros (par exemple, si le périodique n’est pas disponible pour une des dates), un message avertit du problème mais le téléchargement des numéros suivants continue.

Pyllicalabspdf

Comme l’outil précédent, il permet de récupérer les fichiers pdf de périodiques; la méthode d’utilisation est la même.

Pyllica en action.
Pyllica en action: les pdf apparaissent dans le dossier.

Pyllicalabsjpg

La nouvelle version de Gallica utilise la norme IIIF, permettant de récupérer les images en haute résolution. Pour l’utiliser avec un document unique, il suffit de récupérer l’identifiant du document dans l’adresse de gallicalabs (ce qui suit ark:), par exemple: /12148/btv1b86000454/

On insère ces chiffres (en conservant bien les slash) dans le fichier actionpyllicalabspg.py au niveau de la variable “identifier”, on choisit un titre (“title”) pour les fichiers de sortie et on sélectionne la première et la dernière page (attention, il faut choisir en fonction des numéros des vues et non de la pagination réelle du document). On place ce fichier et le fichier pyllicalabs3jpg.py dans le dossier de destination et on le lance avec Python.

On peut changer la résolution souhaitée en modifiant la fin de l’url dans le fichier pyllicalabsjpg.py (par exemple, full/5000/0/native.jpg au lieu de full/3000/0/native.png). On peut aussi récupérer les images au format png ou tif en remplaçant la mention « jpg » par « png » ou « tif » à la fin de l’adresse et du format de fichier créé:

for page in listpage:
        jpgfile = title + "_" + str(page) + ".png"
        url = 'http://gallicalabs.bnf.fr/iiif/ark:' + identifier + '/f' + str(page) + '/full/3000/0/native.png'
        urllib.request.urlretrieve(url, jpgfile)

Pyllicalabsjpgpress

Pour récupérer les images d’une série de numéros de périodiques, on part de l’adresse du périodique avec les dates:http://gallicalabs.bnf.fr/ark:/12148/cb34427442r/date et on supprime la fin de l’adresse “/date” pour l’intégrer dans le fichier actionpyllicalabsjpgpress.py dans la variable « url ».

Il faut ici tenir compte de la pagination; on peut gonfler le nombre de pages au cas ou certains documents comportent plus de pages, les erreurs s’afficheront dans le shell avant que le programme ne continue avec le numéro suivant du périodique. Par exemple, pour un journal de 8 pages, il vaut mieux indiquer 12 pages pour être certain que des numéros plus longs seront entièrement téléchargés.

N’hésitez pas à me contacter en cas de problèmes d’utilisation.

Numapresse

Ce carnet est destiné à servir de vitrine au projet Numapresse. Ce projet veut proposer une nouvelle histoire culturelle et littéraire qui mettra en évidence des lignes de force structurelles de la presse française du XIXe siècle à aujourd’hui. Elle s’appuiera sur la numérisation des journaux mise en œuvre par les campagnes successives développées sous l’impulsion des bibliothèques patrimoniales et des musées, sur la création de nouveaux outils numériques et sur une méthodologie croisant les apports des études littéraires, de l’histoire culturelle et des sciences de l’information et de la communication.

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